PostPIVTool - Post Procesamiento PIV (Velocimetría de Imágenes de Partículas)
Este proyecto busca diseñar una herramienta para realizar postprocesamiento PIV. La Universidad del Norte, específicamente el Departamento de Ingeniería Mecánica, contará con una cámara de alta velocidad, que servirá para tomar imágenes en intervalos de tiempo reducidos del montaje de diferentes exp...
- Autores:
-
Pertuz Navas, Osnaider
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8767
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/8767
- Palabra clave:
- PIV
Fluidos
Partículas
Python
Dispersión
Interpolación
Velocidad
Velocity
PIV
Fluids
Particles
Python
Scattering
Interpolation
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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Zurek Varela, Eduardo |
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Este proyecto busca diseñar una herramienta para realizar postprocesamiento PIV. La Universidad del Norte, específicamente el Departamento de Ingeniería Mecánica, contará con una cámara de alta velocidad, que servirá para tomar imágenes en intervalos de tiempo reducidos del montaje de diferentes experimentos con partículas y fluidos. Puesto que las soluciones existentes son costosas y poco personalizadas, se requiere una herramienta que realice este proceso. Esta solución busca diseñar una herramienta básica para realizar postprocesamiento PIV, permita realizar gráficas (plots, scatter, quiver) y facilite el análisis que ayuden a describir el comportamiento de las partículas en cierto tipo de fluido. Para alcanzar este propósito, se diseñó una herramienta que se implementará en Python aprovechando su alto poder de procesamiento, así como también las múltiples librerías que se encuentra para este lenguaje y que ayudan al desarrollo de una solución óptima. Además, para hacerlo accesible desde cualquier lugar y momento, se hace el desarrollo en Google Colaboratory, un entorno gratuito de Jupyter Notebook que se ejecuta completamente en la nube, sin necesidad de instalaciones ni configuraciones. Los datos que se utilizan para el desarrollo son almacenados en Google Drive y accedidos desde Colab, aquí el Notebook los procesa y produce los diferentes resultados, y guarda en Drive algunos de estos (Figures). La principal limitación encontrada fue: el desarrollo de una GUI con Python, lo cual resulta complicado e infructuoso. Los resultados obtenidos cumplieron con casi todos los requerimientos, exceptuando la GUI y en menor medida, el proceso de interpolación para lograr predicciones a partir de los datos, que aunque se realizó, los resultados no fueron lo suficientemente determinísticos. |
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Zurek Varela, EduardoPertuz Navas, Osnaider2019-12-05T16:52:03Z2019-12-05T16:52:03Z2019-12-04http://hdl.handle.net/10584/8767Este proyecto busca diseñar una herramienta para realizar postprocesamiento PIV. La Universidad del Norte, específicamente el Departamento de Ingeniería Mecánica, contará con una cámara de alta velocidad, que servirá para tomar imágenes en intervalos de tiempo reducidos del montaje de diferentes experimentos con partículas y fluidos. Puesto que las soluciones existentes son costosas y poco personalizadas, se requiere una herramienta que realice este proceso. Esta solución busca diseñar una herramienta básica para realizar postprocesamiento PIV, permita realizar gráficas (plots, scatter, quiver) y facilite el análisis que ayuden a describir el comportamiento de las partículas en cierto tipo de fluido. Para alcanzar este propósito, se diseñó una herramienta que se implementará en Python aprovechando su alto poder de procesamiento, así como también las múltiples librerías que se encuentra para este lenguaje y que ayudan al desarrollo de una solución óptima. Además, para hacerlo accesible desde cualquier lugar y momento, se hace el desarrollo en Google Colaboratory, un entorno gratuito de Jupyter Notebook que se ejecuta completamente en la nube, sin necesidad de instalaciones ni configuraciones. Los datos que se utilizan para el desarrollo son almacenados en Google Drive y accedidos desde Colab, aquí el Notebook los procesa y produce los diferentes resultados, y guarda en Drive algunos de estos (Figures). La principal limitación encontrada fue: el desarrollo de una GUI con Python, lo cual resulta complicado e infructuoso. Los resultados obtenidos cumplieron con casi todos los requerimientos, exceptuando la GUI y en menor medida, el proceso de interpolación para lograr predicciones a partir de los datos, que aunque se realizó, los resultados no fueron lo suficientemente determinísticos.This project seeks to design a tool to perform PIV postprocessing. The University of the North, specifically the Department of Mechanical Engineering, will have a high-speed camera, which will be used to capture images in reduced time intervals of the assembly of different experiments with particles and fluids. Since existing solutions are expensive and poorly customized, a tool that performs this process is required. This solution seeks to design a basic tool to perform PIV postprocessing, allow graphics (plots, scatter, quiver) and facilitate analysis to help describe the behavior of particles in a certain type of fluid. To achieve this purpose, a tool was designed that will be implemented in Python taking advantage of its high processing power, as well as the multiple libraries found for this language which help the development of an optimal solution. In addition, to make it accessible from any place and time, the development is done in Google Collaboratory, a free Jupyter Notebook environment that runs completely in the cloud, without the need for installations or configurations. The data used for development are stored in Google Drive and accessed from Colab, here the Notebook processes them and produces the different results, and saves some of these (Figures) in Drive. The main limitation found was: the development of a GUI with Python, which is complicated and fruitless. The results obtained met almost all the requirements, except for the GUI and to a lesser extent, the interpolation process to achieve predictions from the data, which although it was performed, the results were not deterministic enough.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2019Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2PIVFluidosPartículasPythonDispersiónInterpolaciónVelocidadVelocityPIVFluidsParticlesPythonScatteringInterpolationPostPIVTool - Post Procesamiento PIV (Velocimetría de Imágenes de Partículas)PostPIVTool - Post Processing PIV (Particle Image Velocimetry)articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALEsquema.pdfEsquema.pdfEsquema soluciónapplication/pdf312572http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8767/1/Esquema.pdf3ab8aca701a777d0cc5ad480ef812501MD51Esquema.PNGEsquema.PNGEsquema soluciónimage/png385640http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8767/2/Esquema.PNGacff39071bb6b19caa39ed5c832a97bbMD52Scheme.pdfScheme.pdfSolution schemeapplication/pdf312207http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8767/3/Scheme.pdfc45e6c6805ad8480f963b41c59f18266MD53Scheme.PNGScheme.PNGSolution schemeimage/png385260http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8767/4/Scheme.PNGda60907bf7a469996f8d351d5445cd27MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8767/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510584/8767oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/87672019-12-05 11:52:03.727Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |